Detección de lesiones cerebrales de esclerosis múltiple asistida por IA reduce los tiempos de informe radiológico

La esclerosis múltiple (EM) es un trastorno autoinmunitario común que afecta al sistema nervioso central. La resonancia magnética (RM) desempeña un papel esencial tanto en el diagnóstico como en el seguimiento de la progresión de la enfermedad y de las respuestas al tratamiento. Por ello, la revisión de las RM cerebrales de los pacientes con EM se ha convertido en una parte rutinaria de la práctica clínica. Para facilitar la elaboración de informes, se han introducido en el mercado numerosas soluciones de software comerciales para la detección automática de lesiones. Ahora, un nuevo estudio ha destacado las mejoras significativas en los informes radiológicos para los pacientes con EM mediante el uso de software mejorado con inteligencia artificial (IA). Publicado en el European Journal of Radiology, el estudio destaca las reducciones significativas en los tiempos de elaboración de informes y la mejora de la eficiencia en la detección de lesiones cerebrales.

En el estudio, los investigadores del Hospital Universitario de Schleswig-Holstein (Schleswig-Holstein, Alemania) evaluaron el efecto del software mdbrain de mediaire GmbH (Berlín, Alemania) con detección de lesiones asistida por IA en los informes radiológicos. mdbrain está diseñado para etiquetar, visualizar y cuantificar automáticamente los datos de resonancia magnética 3D de la cabeza, automatizando así las tareas que antes se hacían manualmente de identificar, etiquetar y calcular el volumen de las estructuras cerebrales segmentadas en imágenes de RM. Los datos volumétricos, combinados con los datos de las imágenes, ayudan a los radiólogos a detectar trastornos neurológicos. El software actualmente ofrece módulos para volumetría cerebral, caracterización de lesiones, detección de aneurismas y diferenciación de tumores.

El estudio probó la eficacia de mdbrain en 50 casos de pacientes y descubrió una reducción sustancial en los tiempos promedio de generación de informes tanto para evaluaciones iniciales como de seguimiento. En concreto, mdbrain acortó el tiempo de generación de informes en 90 segundos para las evaluaciones iniciales y en 75 segundos para las evaluaciones longitudinales, lo que representa aproximadamente un tercio del tiempo requerido sin asistencia de IA. Los resultados también demostraron que el software mantiene una alta confiabilidad entre evaluadores, igualando la precisión de los métodos tradicionales y acelerando significativamente el proceso de diagnóstico. Además de automatizar la detección de lesiones, mdbrain proporciona una diferenciación precisa de los tipos de lesiones, lo cual es crucial para diagnosticar y monitorear la progresión de la EM. Esta investigación muestra cómo la integración de mdbrain en los flujos de trabajo de radiología puede acelerar la generación de informes de resonancia magnética, lo que ofrece un potencial significativo para mejorar la gestión clínica de la EM, mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y permitir decisiones de tratamiento más rápidas.

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Hospital Universitario de Schleswig-Holstein
Mediaire GmbH